尖峰時段模式分析

針對新竹地區尖峰時段車流資料構建小汽車變換車道模式部分，則參考第四章構建 小汽車變換車道選擇行為模式時，依考量變數屬型及選用解釋變數之不同，將所建立之 四種類型選擇模式效用函數進行新竹中華路二段的尖峰時段車流資料作模式分析。

另外，經參數校估後由於鄰後車之相對距離、相對速度、鄰後車車種等其校估的結 果皆不顯著，因此於新竹地區尖峰時段模式不採用鄰後車相關變數作為模式之解釋變數 使用，而最後得到四個模式測試之結果如下列表所示：

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表 5.2-1 變車道模式 Model A2校估結果(新竹地區尖峰時段)

變數名稱 參數值 t 值

ASCC 0.00

ASCL -3.14 -9.68

ASCR -1.91 -8.11

𝛽_𝐷𝑉 (前車及左、右前車相對速度) 1.45 6.35 𝛽_𝐷𝑋 (前車及左、右前車相對距離) 5.11 6.06

校估參數數目：4 分析資料筆數：247

Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-137.273 Likelihood ratio test：268.169 Rho-square：0.494

Adjusted rho-square：0.479

表 5.2-2 變車道模式 Model B2校估結果(新竹地區尖峰時段)

變數名稱 參數值 t 值

ASCC 0.00

ASCL -2.47 -3.90

ASCR -1.29 -2.30

𝛽_𝐷𝑉1 (前車相對速度) 1.71 5.43 𝛽_𝐷𝑉2 (左、右前車相對速度) 1.32 5.71 𝛽_𝐷𝑋1 (前車相對距離) 6.10 5.47 𝛽_𝐷𝑋2 (左、右前車相對距離) 4.55 4.46

校估參數數目：6 分析資料筆數：247

Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-135.067 Likelihood ratio test：272.581 Rho-square：0.502

Adjusted rho-square：0.480

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Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-133.613 Likelihood ratio test：274.488 Rho-square：0.508

Adjusted rho-square：0.482

表 5.2-4 變車道模式 Model D2校估結果(新竹地區尖峰時段)

Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-127.048 Likelihood ratio test：288.619 Rho-square：0.532

Adjusted rho-square：0.499

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同樣以 Model D2為例說明，其小車道變換模式的結果如下所示：

𝑉₁ = 3.63 × 𝐷𝑋_𝐹 + 1.35 × 𝐷𝑉_𝐹 + (−0.967) × 𝑀𝑜𝑑𝑒_𝐹 + (−0.541) × 𝑉 𝑉₂ = −6.9 + 4.43 × 𝐷𝑋_𝐿𝐹 + 1.32 × 𝐷𝑉_𝐿𝐹 + (−0.0731) × 𝑀𝑜𝑑𝑒_𝐿𝐹 𝑉₃ = −5.65 + 4.43 × 𝐷𝑋_𝑅𝐹 + 1.32 × 𝐷𝑉_𝑅𝐹 + (−0.0731) × 𝑀𝑜𝑑𝑒_𝑅𝐹

模型預測能力是否良好如同第四章所論述無法單以 Rho-square 值作為比較分析模 式預測能力之標準，因此採用同樣採用概似比檢定統計方法比較本研究之四種羅吉特模 型之解釋能力與資料間之配適能力並找出最適當之選擇行為模式。將相同的模式進行新 竹中華路二段的尖峰時段模式測試分析，四種模式進行統計檢定檢定，比較 Model A2

與本研究選擇模式最相近之 Model B₂如下：

-2 (-137.273 + 135.067) = 4.412 < ²2,0.95 = 5.9915

其檢定統計量 4.412 小於 ²_2,0.95 = 5.9915，因此接受虛無假設，比較結果顯示新竹地區 尖峰車流資料在 Model A2具有較好之解釋能力。依同樣統計方法，比較其他模式結果如 下：

Model A2 vs. Model C2

-2 (-137.273 + 133.613) = 7.32 < ²3,0.95 = 7.815

Model A2 vs. Model D2

-2 (-137.273 + 127.048) = 20.45 > ²5,0.95 = 11.070

由上述統計方法比較結果可得知，Model D2之解釋能力較佳，其次為 Model A2，最後則 為 Model B2和 Model C2。因此，新竹地區的尖峰時段情景行為模式仍將採用 Model D2

作為小汽車變換車道行為模式進行分析。

比較新竹地區的中華路二段尖峰時段與台北地區模式差異的部分，由於新竹地區尖 峰時段資料經測試後發現，鄰後車車輛相關解釋變數校估出之結果皆不顯著，可表示後 方鄰近車輛相關變數對於本車車輛於變換車道選擇決策行為時的影響力較低，故本研究 於新竹地區尖峰時段情景下之模式暫不考慮後方車輛的影響。另外，此情景之變換車道

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Init log-likelihood：-499.409 Final log-likelihood：-329.610 Adjusted rho-square：0.316

新竹 Model D₁

Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-124.265 Adjusted rho-square：0.498

新竹 Model D₂ (不考慮後車)

Init log-likelihood：-271.357 Final log-likelihood：-127.048 Adjusted rho-square：0.499